驾驶警告

任务目标

目前深度学习的部署非常热，所以我认为有必要在嵌入式设备中部署深度学习模型。在生活中，疲劳驾驶会导致很多交通事故，所以我想到了这个驾驶警告的小项目。

QCS610开发套件图

虹膜检测结果

脸部关键点检测结果

所需材料/所需清单/工具

  • tensorflow version > 2.0

  • Opencv 3.4.3

  • GStreamer

  • libyuv

  • iniparser

  • TurboX C610开发套件

  • IMX577相机连接板

  • IMX577摄像头

源码/示例/可执行的应用程序

  • 源代码

附加资料

  • 视频链接（这个视频中使用了IPC camera，你只需要修改gst_config.ini文件就可以做到这样的改变）

  • 驾驶警示相关模型

构建/汇编指令

这个demo是基于Yocto构建的，项目中也提供了CmakeLists.txt 文件，工程中提供了编译所需的.bb文件，在你获取到源代码并搭建了编译环境，你可以直接使用driver_warn_1.0.bb文件进行编译。当然，如果你不想做这些过程，你可以直接克隆整个项目并把它push到带IMX 577模组的TurboX C610 Open Kit上，然后，按照项目仓库中提供的README文件将所需的依赖添加完整，就可以通过weston_dp_client脚本直接执行这个demo中的可执行文件了。

使用说明

1、安装adb工具。

2、下载(https://github.com/ThunderSoft-XA/C610-smarttraffic-demo2.0.git)代码，并adb push 工程到开发套件。

3、“./weston_dp_client smarttraffic-demo2.0”运行smarttraffic-demo2.0应用程序,摄像头视频将在DP屏幕上显示。（注意：确保脚本具有可执行权限）

贡献者信息

>>浏览更多Qualcomm硬件案例：http://qualcomm.csdn.net/m/zone/qualcomm2016/project